髙﨑 洋介(医師・医学博士・MBA) | Prof. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM– Author –
髙﨑 洋介(医師・医学博士・MBA) | Prof. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM
医師・医学博士・AI研究者・連続起業家
元厚生労働省幹部・ハーバード大学理学修士・ケンブリッジ大学MBA・コロンビア大学行政修士(経済)
岡山大学医学部卒業後、内科・地域医療に従事。厚生労働省で複数室長(医療情報・救急災害・国際展開等)を歴任し、内閣官房・内閣府・文部科学省でも医療政策に携わる。
退官後は、日本大手IT企業や英国VCで新規事業開発・投資を担当し、複数の医療スタートアップを創業。現在は医療AI・デジタル医療機器の開発に取り組むとともに、東京都港区で内科クリニックを開業。
複数大学で教授として教育・研究活動に従事し、医療関係者向け医療AIラボ「Medical AI Nexus」、医療メディア「The Health Choice | 健康の選択」を主宰。
ケンブリッジ大学Associate・社会医学系指導医・専門医・The Royal Society of Medicine Fellow
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[Medical AI with Python:P54] Attentionは「何を見ているのか?」を読み解く
Transformerの心臓部:Attention機構 Transformerが文脈を巧みに読み解く力の源泉は、情報の関連性に応じて「注目」するAttention機構にあります。Query(問いかけ)、Key(索引)、Value(情報)という三役者が、どの情報が重要かを動的に判断し、リッチな文脈... -
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[Medical AI with Python:P57] 徹底理解!Transformerの計算フロー・主要テンソル・パラメータ 一覧
Transformerの計算フロー:主要数式一覧 処理段階数式意味・目的語彙埋め込み\( \mathbf{X} = \text{Embed}(\text{tokens}) \)入力トークンをベクトルに変換位置埋め込みの加算\( \mathbf{H}^{(0)} = \mathbf{X} + \mathbf{P} \)単語の順序情報を加えるQue... -
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[Medical AI with Python: P45] LSTM(Long Short-Term Memory)の理論とPyTorch実装
LSTM:長期記憶を可能にするゲートの仕組み 従来のRNNは、長期的な情報の記憶が苦手でした。LSTMは「忘却・入力・出力」の3つのゲート機構と「セル状態」を導入し、どの情報を忘れ、何を追加し、何を出力するかを賢く制御することで、この問題を解決した画... -
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[Medical AI with Python: P42] 再帰型ニューラルネット(RNN)の理論とPyTorch実装
RNN:時をかけるネットワーク 系列データ(心電図やカルテなど)の「順序」を理解するために、RNN(再帰型ニューラルネットワーク)は「記憶」の仕組みを持ちます。過去の情報を保持し、それを現在の判断に活かすことで、時間の流れに沿ったデータの文脈を... -
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[Medical AI with Python: P41.1] 系列データの基礎とPyTorchでの準備
系列データの基礎とPyTorchでの準備 医療現場には、心電図や電子カルテなど「順序」が重要な系列データが豊富に存在します。AIで分析するには、これらのデータをPyTorchが理解できる「テンソル」形式に整え、意味を付与する準備が不可欠です。 系列データ... -
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[Medical AI with Python: P47] PyTorchでLSTM:医療自然言語処理編
医療NLPとLSTMの基本コンセプト 医療現場の膨大なテキストデータ(言葉の宝)をAIで解析する強力な技術、LSTMについて解説します。LSTMは文章の「文脈」を記憶・理解するのが得意で、電子カルテの分析や診断支援など、医療分野で大きな可能性を秘めていま... -
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[Medical AI with Python: P46] PyTorchでLSTM:医療時系列データ編
LSTMによる医療時系列データ分析 医療現場の時系列データ(心電図、バイタルサイン等)の分析に強力なLSTMの基本を解説します。単純なRNNの限界を克服する「ゲート機構」とPyTorchでの実装方法、そして疾患予測など未来の応用までを網羅的に学びます。 LST... -
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[Medical AI with Python: P44] PyTorchで再帰型ニューラルネット(RNN):医療自然言語処理編
RNNによる医療テキスト分析入門 医療現場の膨大なテキストデータを、RNN(再帰型ニューラルネット)を使って分析する基本を解説します。文章を「単語の系列」と捉え、その文脈をAIに学習させることで、テキスト分類などのタスクに応用可能です。この章では... -
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[Medical AI with Python:P14] 誤差逆伝播を「計算グラフ」で視覚的に理解しよう
AIの学習メカニズムの核心 AIはどのように間違いから学び、賢くなるのでしょうか。その心臓部である「順伝播(予測)」と「誤差逆伝播(学習)」という2つのプロセスを、計算グラフという見やすい地図を使いながら解き明かします。 順伝播 AIの「予測」プ... -
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[Medical AI with Python:P13] 微分と勾配:連鎖率と勾配降下法の直感
AIが賢くなる仕組み AIは、予測の間違いを減らすため「最も効率よく間違いが減る方向(勾配)」を計算し、その方向に少しずつパラメータを更新します。この「勾配降下法」という、霧の中で谷底を探すような地道な学習プロセスを視覚的に解説します。 微分 ...
